전 세계적으로 이용되는 인용색인 서비스인 Web of Science(WoS)는 데이터 수록 범위에 한계가 있음이 인용색인 연구에서 지적되어 왔다. 또한 국내 학술논문이 인용하는 해외 문헌의 비율이 전체의 약 75%를 차지한다는 것이 인용패턴 분석연구에서 밝혀진 바 있다. 본 연구에서는 WoS DB의 데이터 수록 범위를 검증하기 위한 첫 번째 단계로써 WoS DB에 포함되어 있지 않은 국내 연구자의 인용문헌 즉, 한국과학기술인용 DB(Korea Science Citation Database: KSCD)에 수록된 참고문헌 데이터 일부를 JCR 학술지 영향력지수 산출과정에 포함시켜 학술지 영향력 지수(Impact Factor: IF)의 변화 및 그에 따른 학술지 순위변동 여부를 조사하였다. 구체적으로 국내 문헌정보학 분야 학술지에 수록된 참고문헌을 JCR 2009 문헌정보학 분야 학술지 IF 산출과정에 포함하였다. 하지만 학술지 IF의 변화와 그에 따른 순위 차이가 통계적으로 유의하지 않았고, 이에 데이터 범위를 넓혀 컴퓨터 공학 및 전자공학 분야 학술지 45종에 수록된 참고문헌을 추가로 분석하여 JCR 2010 전자공학 분야 학술지 IF 산출과정에 포함하였다. 그 결과, 부분적으로 통계적으로 유의한 학술지 순위 변화가 일어났다. 본 연구는 한정된 데이터를 사용하였음에도 불구하고 미미하지만 통계적으로 유의한 JCR 학술지 순위 변동을 보여줌으로써 WoS DB에 포함되지 않은 인용 데이터의 잠재적 가치를 제시하였다.
Journal of Information Science Theory and Practice
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제1권2호
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pp.58-68
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2013
Citing literature is a very important activity for scholars in writing articles. Many publishers and libraries build citation databases and provide citation reports on scholarly journals. Cited-by linking is a service representing what an article cites and how many times it cites a specific article within a journal database. Recently, information services based on DOIs (Digital Object Identifiers) have been increasing in number. CrossRef, a non-profit organization for the DOI registration agency, maintains the DOI system and provides the cited-by linking service. Recently, the number of Korean journals adopting DOI is also rapidly increasing. The Korea Institute of Science and Technology Information (KISTI) supports Korean learned societies in DOI related activities in collaboration with CrossRef. This study analyzes cited patterns of Korean DOI journal articles using CrossRef's cited-by linking data and a Korean journal citation database. This analysis has been performed in terms of publication country and the language of journals citing Korean journal articles. The results show that DOI, SCI(E) (Science Citation Index (Expanded)), and English journals are more likely to be cited internationally.
Journal of Information Science Theory and Practice
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제7권2호
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pp.23-31
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2019
We report results of selection-bias-free approaches to the analysis of the impact of open access (OA) models on citation metrics. We studied reference groups of Gold and Green OA articles and the group of non-OA (Paywall) articles with the new functionality of the Web of Science Core Collection database, the InCites platform of Clarivate Analytics, and the Dimensions database of Digital Science. For each reference group we obtained the values of the percent of cited articles and citation impact and their dependence on the depth of the citation period. Different research fields were analyzed in two schemas of the InCites platform. We report the higher values and growth rates of the citation metrics: citation impact and %Cited, in the OA reference groups over the Paywall group. The Green OA articles demonstrate the highest values of citation metrics among all the OA models. Dependence of the value of citation impact on citation period follows linear law with R2 values close to 0.9-1.0. The overall annual growth rates of citation impact of the Green OA, Gold OA, and the Paywall articles, k equal, respectively, 3.6, 2.4, and 1.4 in Dimensions and 4.6, 3.6, and 2.3 in the Web of Science Core Collection. We suppose that earlier results reported for the articles in pure OA journals vs. articles in Paywall journals were affected by the high citation impact of the Green and Hybrid OA articles that could not be elucidated in the Paywall journals at that time.
본 연구에서는 한국과학기술정보연구원에서 구축중인 한국과학기술인용색인을 바탕으로 국내 주요 과학기술계 학술지에 수록된 연구 논문을 중심으로 연구자들의 인용현황을 분석하였다. 또한 기계공학 분야를 실험 대상으로 선정하여 현재 SCI의 기계공학 분야의 인용 순위와 비교한 결과 SCI의 JCR과는 실질적인 차이가 있음을 발견하였다. 본 연구는 국내 연구자에게 분야별 필수적인 연구 정보원의 제공과 국내 기관별, 분야별 과학기술 수준을 파악하고 평가하기 위한 도구로서 활용이 가능한 한국인용색인데이터베이스의 효율적인 구축방안 및 서비스모델을 제안한다.
본 연구의 목적은 국내에서 구축되고 있는 참고문헌 데이터베이스의 현황을 분석하여 문제점을 밝히고, 이들 문제점을 토대로 정보원으로서의 기능과 평가도구로서의 기능을 적절하게 수행할 수 있는 참고문헌 데이터베이스를 구축하기 위한 활성화 방안을 제언하는데 있다. 이를 위하여 국내에서 구축되는 참고문헌 데이터베이스 가운데 전문연구정보센터에서 구축하는 참고문헌 DB, 한국과학기술정보연구원의 KSCI, 학술진흥재단의 KCI. 대한의학회의 KoMCI를 연구대상으로 분석하였다. 이를 근거로 국내 참고문헌 데이터베이스 구축 사업을 위한 방안을 도출하여 제시하였다. 이들 자료는 참고문헌DB 구축을 위한 제도 및 정책, 기술적 방향을 제시하는데 근거자료로 활용할 수 있을 것이다.
국내 과학기술 분야 연구자들의 인용행태를 종합적으로 파악하고 분석하기 위해서는 대규모의 신뢰할 수 있는 인용색인 데이터베이스가 필요하다. KISTI는 한국 과학기술 인용색인 데이터베이스인 KSCD를 구축하고 한국과학기술인용보고서(KJCR) 및 한국과학기술인용색인서비스(KSCI)를 제공하고 있다. 본 논문에서는 국내 핵심 학술지 459종의 학술지를 커버하는 KSCD를 활용하여 국내 과학기술분야 연구자들의 한국 학술지 인용행태를 분석 연구를 수행하였다. 연구 범위로는 첫째, 대상 DB 수록 학술지의 통계적 주요 수치정보를, 둘째, 인용문헌의 형태별 분석을, 셋째, 인용문헌의 국내와 해외비율 및 타분야 인용비율을, 넷째, 국내 인용문헌의 즉시인용, 인용절정기, 반감기를 마지막으로 KJCR 인용지표를 통한 학술지의 영향력 분석이다. 국내학술지 인용분석을 통한 연구의 주요 성과로는 국내 인용 학술지의 즉시인용률(평균 2.36%), 인용절정기(평균 1.7년), 반감기(평균 5.2년)의 규명과 모든 주제분야에서 자기학술지 인용률이 평균 50%를 넘는다는 것을 밝힌 것이다. 본 연구를 통해 국내 과학자들의 국내 학술지 인용행태를 과학기술 전분야에 걸쳐 종합적으로 파악할 수 있었다.
Journal of Information Science Theory and Practice
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제6권2호
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pp.6-23
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2018
Digital Science's Dimensions is envisaged as a next-generation research and discovery platform for more efficient access to cross-referenced scholarly publications, grants, patents, and clinical trials. As a new addition to the growing open citation resources, it offers opportunities that may benefit a wide variety of stakeholders of scientific publications, from researchers and policy makers to the general public. In this article, we explore and demonstrate some of the practical potentials in terms of cascading citation expansions. Given a set of publications, the cascading citation expansion process can be iteratively applied to a set of articles so as to extend the coverage to more and more relevant articles through citation links. Although the conceptual origin can be traced back to Garfield's citation indexing, it has been largely limited, until recently, to the few who have unrestricted access to a citation database that is large enough to sustain such iterative expansions. Building on the open application program interface of Dimensions, we integrate cascading citation expansion functions in CiteSpace and demonstrate how one may benefit from these new capabilities. In conclusion, cascading citation expansion has the potential to improve our understanding of the structure and dynamics of scientific knowledge.
Kim, Sohyeong;Choi, Taejin;Yoon, Aeran;Seol, Sung-Soo
Asian Journal of Innovation and Policy
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제2권2호
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pp.194-211
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2013
This paper introduces the Korea Citation Index (KCI) and also some macro statistics of KCI. KCI started service since 2008 by the National Research Foundation of Korea (NRF), but the data has been gathered from 1998. Our findings are as follows: heavy reliance on books in humanities, but papers as the main reference in all other disciplines. Impact factor is an increasing trend in all disciplines. Social science has the highest impact factor among all fields. In some fields even in science and engineering areas, there are more KCI papers than Korean JCR papers and impact factors of the KCI are higher than JCR. As for the distinction between nationally and internationally fields or journals, some disciplines in social science are clearly nationally oriented. NSE journals listed in both KCI and JCR, however, are not clear in terms of impact factor, but clear in terms of the numbers of papers.
대한의학회에서 발행하는 우리나라 의학학술지의 영향력지표인 KoMCI(Korean Medical Citation Index) 2004의 결과값과 한국학술진흥재단에서 산출한 우리나라 학술지의 영향력지표인 2004년도 KCI(Korea Citation Index)에 공통으로 포함된 의학학술지의 영향력지표(impact factor, IF), 자체인용제외 영향력지표(ZIF), 자체인용 영향력지표(SIF) 값을 비교하고, 왜 이 두 가지 지표 값 사이에 차이가 나는 지에 대하여 고찰하였다. KoMCI와 KCI에 공통으로 등재된 의학학술지 중 양쪽에 모두 2004년도 영향력지표 값이 있는 경우는 59종이었다. KoMCI IF 평균과 KCI IF 평균은 유의한 차이가 있었으며 KCI 값은 KoMCI의 18%이었다. KoMCI ZIF 평균과 KCI ZIF 평균은 0.01로 유의한 차이가 있었으며, KCI 값은 KoMCI 값의 23.5%이었다. 자체 인용에 영향력지표는 KoMCI SIF 평균이 0.13, KCI 평균이 0.02로 유의한 차이가 있었다(p=0.0000). 이러한 차이는 KCI의 인용문헌 데이터베이스를 전거통제(authority control)하지 않고, 학술지 논문에 저자가 기술한 상태 그대로 데이터 베이스에 입력하기 때문으로 추정된다. 앞으로 한국학술진흥재단이 이 KCI를 학술지평가에 사용하고자 한다면, 데이터베이스의 유일성을 확보하는 전거통제를 반드시 시행하여 정확하고 신뢰할 수 있는 영향지표를 산출하여야 한다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제26권4호
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pp.827-839
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2015
학술지 인용 데이터베이스에서 네트워크 구조분석을 통해 학술지의 공동체를 추출하는 것은 인용관계에 따른 학술지의 집단을 파악하는 유용한 수단이다. 전 세계적으로 널리 활용되는 학술지 인용데이터베이스인 Thomson Reuters의 SCI나 Elsevier의 SCOPUS가 제공하는 자료를 활용하여 인용관계에 따른 공동체 구조를 파악하는 시도가 이루어진 바 있으나, 국내 학술지 인용 데이터베이스인 KCI에서는 이러한 연구가 현재까지는 이루어지지 않은 것으로 알려져 있다. 따라서 본 연구에서는 기존의 여러 가지 네트워크 군집화 알고리즘을 이용하여 KCI에 등재되어 있는 자연과학 분야 학술지를 대상으로 인용관계에 따른 공동체를 파악하고 KCI에 등록된 학술지 분류와 비교하여 보았다. 적용된 군집화 방법 중 인포맵 알고리즘에 의한 분류가 KCI 등재 자연과학 분야 학술지의 인용관계 구조를 잘 반영하며, 기존의 KCI 분류와 가장 유사한 것으로 나타났다. 본 연구를 통해 얻은 KCI의 기존 분류와 차이점들은 장차 KCI 학술지의 재분류가 이루어질 시 고려의 대상이 될 수도 있을 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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